科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对三相异步电机信号的不稳定性及故障特征提取困难问题，提出一种基于变分模态分解（VMD）与支持向量机（SVM）相融合的电机故障诊断方法。该方法首先将采集的信号通过VMD分解得到IMF分量；其次，计算各个IMF分量的能量，再将其构成特征向量；最后对每种状态随机选取400组输入SVM模型训练，将剩余每种状态100组用于测试，通过预测标签与实际标签的比较来判断电机的故障状态。采用该方法对4种不同的电机状态进行故障诊断，结果表明与完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）、变分模态分解（VMD）提取各IMF能量特征相比，基于VMD-SVM的三相异步电机故障诊断方法更具优越性。
-
单位华东交通大学机电与车辆工程学院
